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我也要
最近在做移动端模型移植的工作，在转换为onnx中间模型格式的时候，利用onnxruntime加载onnx模型进行推理，为了对比CPU与GPU的推理时间，需要分别进行测试。
onnxruntime的CPU和GPU测试的方式，百度了一下没有找到合适的解决方式，后来问了其他同事，大概知道了。如果要测试CPU的推理时间，Python环境需要安装onnxruntime，如果测试GPU的推理时间，Python环境就需要卸载CPU版本，安装onnxruntime-gpu，然后进行推理时间测试。
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2.66s-mac 2.505s-Linux CPU |
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142.8ms-Linux GPU |
基于onnxruntime的C++版本CPU/GPU源码编译
基于onnxruntime的C++版本CPU/GPU源码编译 提示：基于onnxruntime的CPU/GPU源码编译，C++版本 文章目录基于onnxruntime的C++版本CPU/GPU源码编译前言一、源码地址二、步骤1.基础环境搭建2.源码编译3.注意事项总结 前言 一、ONNX Runtime是什么? ONNX Runtime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎. 二、为什么要用ONNX Runtime? 微软在开源中提供了大量框架和引擎。第
onnx 模型转换及推理时间对比
1. 环境准备 对比时间，和模型训练的环境相同，可能额外要安装的包是onnxruntime. pip install onnxruntime # for cpu pip install onnxruntime-gpu # for gpu 2. 测试过程 直接上代码吧，代码就是最好的解释。 import cv2 import time import torch import numpy as np from torch.nn import DataParalle...
【环境搭建：onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试（python）(2)
在 conda 环境中安装，不依赖于 本地主机 上已安装的 cuda 和 cudnn 版本，灵活方便。如果需要其他的版本， 可以根据 onnxruntime-gpu, cuda, cudnn 三者对应关系自行组合测试。想要 onnx 模型在 GPU 上加速推理，需要安装 onnxruntime-gpu。onnx 模型在 CPU 上进行推理，在conda环境中直接使用pip安装即可。下面，从创建conda环境，到实现在GPU上加速onnx模型推理进行举例。
【环境搭建：onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试（python）
onnx模型部署环境创建
onnxruntime推理CPU GPU切换
onnxruntime推理CPU GPU切换1、切换CPU与GPU 1、切换CPU与GPU 在anaconda环境下安装了onnxruntime和onnxruntime-gpu，在使用时总是默认调用gpu版本的库。 有时需要对比CPU和GPU的性能，有时因为显存不够只能使用CPU版本的库，但是系统默认调用GPU的库，网上看到一些说法，为了测试CPU只能把GPU的库卸载了，这种说法我不赞成。 其实只要细心，跳转到onnxruntime的InferenceSession定义据可以知道，办法是有的，就是多设置一个
重磅！AI实时读取总结微信聊天记录，附MCP协议+智能体配置教程！
【摘要】本文介绍了一套AI实时分析微信聊天记录的解决方案，通过Chatlog+Trae+MCP协议实现智能整理群聊信息。Chatlog作为开源工具本地解析微信数据，确保隐私安全；Trae提供AI分析能力，支持自然语言处理。操作步骤包括：1）下载运行Chatlog并启动HTTP服务；2）安装Trae配置MCP协议；3）创建智能体设置提示词。该方案虽需初始配置，但能有效解决群聊信息过载问题，自动提炼关键内容，避免有价值信息被淹没。文中提供了详细教程链接和网盘资源。
【YOLOv5最新6.1在OpenCV DNN、OpenVINO、ONNXRUNTIME上推理对比】
文章目录引言YOLOv5推理速度比较代码实现与说明 引言 我把YOLOv5最新版本的模型分别用OpenCV DNN（Python、C++）部署、OpenVINO（Python、C++）部署、ONNXRUNTIME-GPU（Python、C++）部署，然后还测试了CPU/GPU不同平台上的运行速度比较。 软件版本与硬件规格 测试用的硬件与软件信息： GPU 1050Ti CPU i7八代 OS：Win10 64位 OpenVINO2021.4 ONNXRUNTIME：1.4 OpenCV4.5.4 Pyt
【Python Turtle合集】有趣好玩的代码当然要分享给大家啦~（皮卡丘、玫瑰花、小黄人......）
前言 🚀 作者 ：“程序员梨子” 🚀 **文章简介 **：本篇文章主要是写了利用Turtle库绘制四种不一样的图案的小程序！ 🚀 **文章源码免费获取 ： 为了感谢每一个关注我的小可爱💓每篇文章的项目源码都是无 偿分享滴💓👇👇👇👇 点这里蓝色这行字体自取，需要什么源码记得说标题名字哈！私信我也可！ 🚀 欢迎小伙伴们 点赞👍、收藏⭐、留言💬 正文 今天给大家介绍一个好玩儿的库，嘻嘻！ Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵
onnxruntime推理
onnx模型推理
YOLOv11涨点改进 | 全网独家创新，注意力改进篇 | TGRS 2025 | 引入APCM自适应像素级协同机制，动态增强目标区域、抑制背景噪声，助力YOLOv11做红外小目标检测有效涨点
本文提出了一种基于APCM模块改进的YOLOv11网络模型，通过像素级局部-全局协同建模增强目标特征并抑制背景噪声。APCM模块采用轻量化设计，无需复杂参数，能有效提升小目标检测性能。文章详细介绍了APCM的原理、优势及其在红外小目标检测中的应用，包括模块结构、核心代码实现和YAML配置文件修改方法。实验结果表明，该方法在NUAA-SIRST和IRSTD-1K数据集上优于现有技术，显著提高了复杂场景下的检测精度与鲁棒性。
2篇1章1节：数据的基本概念以及 R 中的数据结构、向量与矩阵的创建及运算
本文详细介绍了R语言中常见的数据结构的向量和矩阵。通过掌握这些数据结构的基本概念和操作技巧，可以更高效地处理和分析数据。
安装onnxruntime 推理加速
1、临时更改源 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple onnxruntime 如果是默认的源位置会很慢，更改以下为好 2、测试 cmd下键入python python>>> import onnxruntime python>>> onnxruntime.get_device() 'CPU' python>>> onnxruntime.get_available_pro
基于STC8A8K64S4A12的掉电唤醒定时器应用，极大降低产品功耗
通过合理的配置和编程，我们可以充分发挥单片机的功能，实现能效优化和电池寿命延长的目标。其中，掉电唤醒定时器是其一项重要功能，可以在系统处于睡眠状态时通过定时器的计时功能进行唤醒，从而实现对系统功耗的有效控制。使用STC8A8K64S4A12的掉电唤醒定时器功能，我们可以在不影响系统正常工作的情况下，大大降低产品的功耗。通过以上的代码，我们实现了一个简单的掉电唤醒定时器功能。当系统进入睡眠模式后，定时器开始计时，到达预设的唤醒时间后，定时器中断被触发，系统从睡眠模式唤醒，执行相应的操作。
ONNX模型部署利器ONNXRUNTIME框架
ONNX格式模型部署兼容性最强的框架 ONNXRUNTIME，基本上不会有算子不支持跟不兼容的情况出现，只要能导出ONNX格式模型，它基本上都能成功加载，成功推理。虽然在CPU速度不及OpenVINO、GPU上速度不及TensorRT，但是胜在兼容性强，支持不同硬件上推理部署包括：ARM、CPU、GPU、AMD等，可以通过设置不同的推理后台支持，包括：支持语言也非常丰富，不止于Python跟C++语言，支持列表如下：支持的操作系统包括Windows、Android、乌班图、iOS等。
Apache Flink连载（一）：Apache Flink是什么？
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在。
UG NX二次开发(C#)-读取PMI对象的名称
摘要：本文介绍了在UG NX中通过NXOpen获取PMI对象名称的方法。首先说明PMI对象初始无名称，可通过重命名或属性设置名称。然后提供C#代码示例，展示如何遍历PMI集合获取对象名称，并显示名称和类型信息。适用于需要操作PMI对象的开发人员，欢迎加入技术交流QQ群749492565。（99字）
cv_resnet18_ocr-detection推理依赖库：onnxruntime安装教程
本文介绍了基于星图GPU平台自动化部署“cv_resnet18_ocr-detection OCR文字检测模型 构建by科哥”镜像的方法，结合onnxruntime实现高效OCR推理。该镜像适用于文档扫描、图像中文字识别等场景，支持CPU/GPU加速，助力AI应用快速开发与落地。
SentEval学习笔记
SentEval allows you to evaluate your sentence embeddings as features for the followingdownstreamtasks: Task Type #train #test needs_train set_classifier MR movie review（影评） 11k 11k 1 1 CR product review（产品评述） ...
jetson 平台跑MLPerf
而apt install onnxruntime 通常是 CPU 版本，不包含 TensorRT 加速。如果出现GPU，说明安装Ok，如果是CPU 说明没有安装成功。，你可以在以下网站下载与编译的，也可以下载。
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
CenterPoint 部署攻略二（pth2onnx 基于mmengine）（动态多输入、多模型、校准验证）
针对 centerpoint 的构造(centerpoint_pillar02_second_secfpn_8xb4-cyclic-20e_nus-3d)，即：Det3DDataPreprocessor -> PillarFeatureNet -> PointPillarsScatter -> SECOND -> SECONDFPN -> CenterHead；系列二，主要就是 pth2onnx 的脚本及注释，本篇不涉及自定义算子，因此也是其他模型的通用模板！check 无报错且则 可视化。
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
pytorch.onnx.export方法参数详解，以及onnxruntime-gpu推理性能测试
Torch.onnx.export执行流程： 1、如果输入到torch.onnx.export的模型是nn.Module类型，则默认会将模型使用torch.jit.trace转换为ScriptModule 2、使用args参数和torch.jit.trace将模型转换为ScriptModule，torch.jit.trace不能处理模型中的循环和if语句 3、如果模型中存在循环或者if语句，在执行torch.onnx.export之前先使用torch.jit.script将nn.Module转换为Sc
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
onnxruntime安装与使用（附实践中发现的一些问题）
关于onnxruntime的一些基本参考链接： onnxruntime官方文档 将pytorch模型转换为onnx模型并用onnxruntime进行推理(Pytorch官方文档) 一、onnxruntime安装 (1)使用CPU 如果只用CPU进行推理，通过下面这个命令安装。【如果要用GPU推理，不要运行下面这个命令】 pip install onnxruntime (2)使用GPU 安装命令为： pip install onnxruntime-gpu 安装 onnxruntime-gpu 注意事项
Yolov7如期而至，奉上ONNXRuntime的推理部署流程(CPU/GPU)
Yolov7如期而至，奉上ONNXRuntime的推理部署流程
[C++][onnxruntime]攻克onnxruntime之自动切换CPU和GPU
要求：如果你用的onnxruntime是cpu版本的就用cpu，如果你用onnxruntime是gpu版本则自动使用GPU，这样就不用每次换个库来回修改代码了。这个怎么实现呢，具体看下面代码。
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